【事件の表示】
　平成　２年特許願第１９０５４８号「情報処理システム」拒絶査定に対する審判事件［平成　３年１０月　２日出願公開、特開平　３−２２３９３３］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
  本願は、平成２年７月２０日（優先権主張平成１年１２月１８日）の出願であって、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という）は、平成１２年１２月１３日付の手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、特許請求の範囲の請求項１に記載された以下のとおりのものと認める。
「複数の入力情報を処理して新たな情報を出力するニューラルネットワークと、知識情報を用いた推論により前記ニューラルネットワークから出力された情報が正しいか判定して、正しいと判定した情報を出力し、誤りと判定した情報を出力しないエキスパートシステムとを備えたことを特徴とする情報処理システム。」
　
２．引用例記載の発明
　これに対して、原査定の拒絶理由に引用された特開平１−２０４０９９号公報（以下、引用例１という）には、以下の事項が記載されている。
（１）「本発明はＮp個の単語より短い単位（以下音素と称する）を基に音声パターンを認識するに際して、入力音声データをフレーム単位に分析して、各フレームの特徴ベクトルを逐次出力する音声分析部と、前記音声分析部から出力される特徴ベクトルの時系列から始点を１フレームずつ移動しながら固定フレーム長分だけの特徴ベクトル列を切り出して逐次出力するバッファ部と、バッファ部から固定フレーム長の特徴ベクトル列を入力層に入力されるユニット間結合係数記憶部に記憶されているユニット間結合係数を用いて、前記入力特徴ベクトル列の中央フレームに対する音素記号の推定結果を、Ｎp個の各々が音素記号に対応している出力ユニットの活性度のパターン、即ちＮp次元の出力活性度ベクトルとして出力する階層型ニューラル・ネットワーク前方伝搬部と、前記階層型ニューラル・ネットワーク前方伝搬部から出力される出力活性度ベクトルの成分の内で最大値を持つ成分に対応する音素記号を推定音素記号として出力する判定結果出力部と、前記判定結果出力部からフレーム単位に逐次出力される推定音素記号列を音素表記単語辞書部に記憶されている全ての単語を表す音素列と比較照合し、最も類似度の高い単語を認識結果として出力する単語照合部とを有することを特徴とする。」（第３頁右下欄第７行〜第４頁左上欄第１５行より抽出）
　
（２）「本発明の基本的な原理は、入力音声をフレーム単位に分析して特徴ベクトルの時系列に変換して、その各フレーム・ベクトル毎に対応する音素記号を定めるようなニューラル・ネットワークを構成しようというものである。このニューラル・ネットワークを用いて入力音声時系列を音素記号列に変換する。こうして得られる音素記号列は必ずしも１００％の精度で音素記号が対応付けられているとは限らず、誤りも含まれている。そこで、単語認識を行うためにこの音素記号列を音素表記の単語辞書と記号レベルでＤＰマッチングを行ない、継続時間長の相違と部分的な音素認識誤りを吸収して、累積距離の最も小さい単語を認識結果とする。」（第４頁左上欄第１７行〜同頁右上欄第１０行より抽出）
　
（３）「本発明では入力音声より一定フレーム長の特徴ベクトルの時系列を切り出して、ニューラル・ネットワークに入力する。ニューラル・ネットワークは入力された特徴ベクトル列の中央のフレームのベクトルに対応する音素認識結果を出力層に出力する。」（第４頁左下欄第２０行〜同頁右下欄第５行より抽出）
　
（４）「この音声記号列と音素表記された単語辞書とを記号レベルで比較照合することにより、単語認識を行なう。音素記号列と辞書中の単語音素列は長さが異なり、また、ニューラル・ネットワークによって求められた音素記号列には音素認識誤りも含まれている可能性があるので、比較照合には音素記号間の距離を定義して、ＤＰマッチングを行なう。」（第５頁右下欄第９行〜第１６行より抽出）
　
（５）「このようにコンフュージョン行列を用いて距離を定義すれば誤り易い音素間の距離は小さくなるので、ニューラル・ネットワークによる音素認識結果に誤認識があってもＤＰマッチングの累積距離には大きな寄与をしないので精度の高い単語認識結果を得ることができる。」（第６頁左上欄第９行〜第１４行より抽出）
　
（６）「バッファ部５は２値符号ベクトルの時系列から固定長の符号ベクトル列を切り出して逐次階層型ニューラル・ネットワーク前方伝搬部６へ入力する。階層型ニューラル・ネットワーク前方伝搬部６はユニット間結合係数記憶部１０に記憶されているユニット間結合を用いて出力層の活性度を算出して活性度ベクトルとして出力する。判定結果出力部７は階層型ニューラル・ネットワーク前方伝搬部６の出力である出力層の活性度ベクトルの最大値を持つ成分を判定して対応する音素記号を音素認識結果として出力する。判定結果出力部７から出力される音素記号の時系列はＤＰ照合部８でコンフュージョン行列記憶部１３に記憶されているコンフュージョン行列から音素記号間距離計算部１４によって計算され、音素記号間距離記憶部１５に格納・記憶されている音素間距離を用いて、音素表記単語辞書部９に記憶されている単語音素列とＤＰ照合されて、累積距離が最小となる単語が認識結果として出力される。」（第６頁左下欄第１８行〜同頁右下欄第１７行より抽出）
　
　上記（１）〜（６）の事項を参照すると、「階層型ニューラル・ネットワーク前方伝搬部」と「判定結果出力部」を合わせたものは、入力音声より切り出された一定フレーム長の特徴ベクトルの時系列を入力し、推定音素記号列を出力するところのニューラル・ネットワークを構成するものと認められ、「ＤＰ照合部８」、「コンフュージョン行列記憶部１３」、「音素記号間距離計算部１４」、「音素記号間距離記憶部１５」等は、上記ニューラル・ネットワークから出力された推定音素記号列と、音素記号表記単語辞書部９に記憶されている全ての単語を表す音素列とを比較照合して最も類似度の高い単語を認識結果として出力するところの単語照合部を構成しているものと認められる。
　
　以上の各事項を勘案すると、上記引用例１には、入力音声より切り出された一定フレーム長の特徴ベクトルの時系列を入力し、推定音素記号列を出力するところのニューラル・ネットワークと、上記ニューラル・ネットワークから出力された推定音素記号列と、音素記号表記単語辞書部に記憶されている全ての単語を表す音素列とを比較照合して最も類似度の高い単語を認識結果として出力するところの単語照合部とを具備した音声認識装置、の発明（以下、引用例１記載の発明という）が記載されていると認められる。
　
３．対比
　そこで、本願発明と引用例１記載の発明とを比較すると、
引用例１に記載された音声認識装置は、音声という情報を処理して単語として認識するものであるので、引用例１記載の発明も情報処理システムの一種と認めることができる。
　
　そして、本願明細書の第４９頁第７行〜第５５頁第１０行には、本願発明に対応する実施例が記載されているので、これを参照すると、この実施例の説明中には、特に「知識処理手段３５（エキスパートシステム）は、図示していないが推論手段及び知識ベースを備える。知識処理手段３５に含まれる推論手段は、第１９図の処理を実行する。この推論手段は、まず、ニユーラル処理手段３の出力情報Ｙ1〜Ｙnを取込む（ステツプ３５Ａ）。次に、知識ベースに記憶された第１図の実施例に示す第１知識を用いて、入力した各文字毎の出力Ｙ1〜Ｙnを対応する各文字情報に変換する（ステツプ３５Ｂ）。
　もし、半導体素子の作成過程であるマスク工程で用いるホトマスクに描かれたウエハ番号の部分に欠陥があり、第２０図に示すような記号がウエハに付けられたとする。すなわち、左から２番目の文字が「Ｂ」か「６」か判別できない状態にある。これらの文字の画像信号に基づいて得られた２次元文字パターンの画素情報がニューラル処理手段３に入力される。ニユーラル処理手段３は、２番目の文字に対してＹ1＝０．６，Ｙ2＝０．５，Ｙ3＝０．０及びＹ4＝０．０を出力したとする。なお、ニユーラル処理手段３は、「Ｂ」に対してはＹ1＝０．１，Ｙ2＝０．０，Ｙ3＝０．０及びＹ4＝０．０を出力し、「６」に対してはＹ1＝０．０，Ｙ2＝１．０，Ｙ3＝０．０及びＹ4＝０．０を出力するとする。Ｙ1＝０．６，Ｙ2＝０．５，Ｙ3＝０．０及びＹ4＝０．０を入力した推論手段は、ステップ３５Ｂの処理で第１知識により２番目の文字が「Ｂ」または「６」であると判断する。その後、ニユーラル処理手段３の出力（Ｙ1〜Ｙn）に該当する文字を特定できたか否かが判定される（ステツプ３５Ｃ）。ステツプ３５Ｃの判定が「ＮＯ」の場合は、ステツプ３５Ｅに移る。その判定が「ＹＥＳ」の場合はステツプ３５Ｄが実行される。２番目の文字が「Ｂ」または「６」であると判断された場合は、ステップ３５Ｄに移る。すなわち、知識ベースに記憶されている記号３２の特徴を示す知識、すなわち「全部で６文字、左から２文字目まではアルフアベツト、左から３文字目以降は数字」を用いて推論が行われ、その結果、２番目の文字は「Ｂ」であると判定される。この結果、文字列を含む記号である「ＨＢ７４２３」の新たな情報が表示手段６に出力される（ステツプ３５Ｅ）。
　このような本実施例は、ニユーラル処理手段３が、１つのウエハに付された記号を形成する各文字をそれぞれ特定できる情報を出力しない場合、すなわち１つの文字に対して複数の文字情報（例えば２番目の文字に対して「Ｂ」及び「６」の文字情報）を出力する場合、それらの文字情報を知識処理手段３５の補足処理によって１つに特定することができる。本実施例は、ニユーラル処理手段が１つの文字に対して２つの文字情報を出力した場合、知識処理手段３５がそれらを１つの文字情報に特定する（または選択する）ものである。従って、本実施例において、知識処理手段３５から出力される記号を示す各文字情報の確信度が著しく高い。換言すれば、本実施例は、確信度の高い文字情報を出力することができる。
　本実施例においては、ニユーラル処理手段３で得られた情報にあいまいさ（１文字に対して２つの文字情報があること）があっても、知識処理手段３５によって不足している情報を補い、最終的には、明確な情報を得ることができる。換言すればニユーラル処理手段３で得られた情報が明確であるか否かを確認し、不明確な場合にはニユーラル処理手段の出力を吟味し、誤った情報を排除して正しい情報を出力することである。」（第５１頁第３行〜第５４頁第９行より抽出）と記載されている。
　
　上記本願発明の実施例に関する記載説明によれば、本願発明における「エキスパートシステム」は、上記の知識処理手段３５のごとくのものを包含しており、また、上記実施例は、ニユーラル処理手段３で得られた情報は明確に一つの情報に特定することができない不確かなものなので、上記の知識処理手段を使用して知識ベースに記憶されている知識と照らし合わせて推論を行い確信度の高い情報を出力するものであるので、本願発明における「正しいと判定した情報」とは、知識処理手段より出力される確信度の高い情報のことを、その範疇に包含しているものと認めることができる。
　
　してみると、引用例１記載の発明における、音素記号表記単語辞書部９に記憶されている全ての単語を表す音素列は、知識情報の一種であり、この知識情報と、ニューラルネットワークから出力される推定音素記号列という情報とを比較照合することは、知識情報を用いた推論の一種であって、さらに、比較照合の結果得られる最も類似度の高い認識結果という情報は、上記の確信度の高い情報に該当するものであるので、本願発明のエキスパートシステムが「正しいと判定した情報」という概念に包含されるものと認められる。
　
　よって、引用例１記載の発明の「入力音声より切り出された一定フレーム長の特徴ベクトルの時系列を入力し、推定音素記号列を出力するところのニューラル・ネットワーク」、「音素記号表記単語辞書部に記憶されている全ての単語を表す音素列とを比較照合して最も類似度の高い単語を認識結果として出力するところの単語照合部」は、それぞれ本願発明の「複数の入力情報を処理して新たな情報を出力するニューラルネットワーク」、「知識情報を用いた推論により前記ニューラルネットワークから出力された情報が正しいか判定して、正しいと判定した情報を出力するエキスパートシステム」に相当するから、両者は、複数の入力情報を処理して新たな情報を出力するニューラルネットワークと、知識情報を用いた推論により前記ニューラルネットワークから出力された情報が正しいか判定して、正しいと判定した情報を出力するエキスパートシステムとを備えた情報処理システム、の点で一致する。
　
　ただ、本願発明においては、エキスパートシステムが「誤りと判定した情報を出力しない」ものであるのに対して、引用例１においては、このような「誤りと判定した情報を出力しない」という明確な記載説明が存在しない点で、両者の間に相違が認められる。
　
４．当審の判断
　そこで、上記相違点について検討すると、前記した引用例１の記載事項（２）、（４）、及び（５）によれば、引用例１記載の発明において、ニューラルネットワークの後に単語照合部を設ける目的は、ニューラルネットワークを用いて得られた音素記号列には、誤りが含まれている可能性があるので、ニューラルネットワークの後に単語照合部を設け、最も類似度の高い単語を出力して、誤りを吸収し精度の高い認識結果を得ることと認められるので、この目的にしたがえば、引用例１において、最も類似度の高い単語、つまり正しいと判定された情報、を出力するということは、通常、その逆の、類似度の低い単語、つまり誤りと判定された情報、は出力しないと理解するのが、妥当と認められる。したがって、上記の相違点は格別な差異ではなく、誤りと判定した情報を出力しないように構成することは、当業者であれば容易に想到し得たことと認められる。
　
５．むすび
　以上のとおりであるから、本願発明は、引用例１記載の発明に基いて当業者が容易に発明をすることができたものと認められ、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。したがって、本件出願は請求項２に係る発明を検討するまでもなく拒絶されるべきものである。
　よって、上記結論のとおり審決する。